形态学图像处理算法详解及示例代码

本文深入解析形态学图像处理的基础算法,包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算,阐述其在图像分割、边缘检测和物体识别中的应用,并提供了相应的Python示例代码。

形态学图像处理是一种基于形状和结构的图像处理方法,常用于图像分割、边缘检测和物体识别等领域。本文将详细介绍形态学图像处理的基本算法,并提供相应的示例代码。

  1. 膨胀(Dilation)算法

膨胀是形态学图像处理中最基本的操作之一,它通过用结构元素扩展图像中的对象来增加其大小。膨胀算法的步骤如下:

  • 遍历图像的每个像素点。
  • 对于每个像素,将结构元素与其周围的像素进行比较。
  • 如果结构元素的中心与周围的像素相匹配,则将该像素设置为目标像素。

示例代码如下:

import numpy as np

def dilation(image, kernel):
    height, width = image
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